本发明实施例提供一种机器状态监测方法、可读存储介质及电子设备，机器状态监测方法包括：提取用于监测机器状态的传感器信号的时频域特征；将单个传感器信号及单个时频域特征输入神经网络进行目标变量分类，得到单个传感器信号、单个时频域特征的分类精度；将单个传感器信号的贡献度以及单个时频域特征的贡献度分别进行排序；选取所述贡献度大的前m1个传感器信号和前m2个时频域特征形成缩减输入数据集，其中m1、m2为正整数；将缩减输入数据集输入深度残差网络进行训练。本发明实施例可以解决机器状态监测中因为传感器采样率不一致、数据庞大和类型多样化而带来的状态监测精度低、监测成本高的问题。